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Contents

1. Histogram

1.1. 概要

Histogram（ヒストグラム）とは，例えば下図のように，

1.2. Plotlyによる作図方法

Plotlyでは，plotly.express.histogram()でヒストグラムを作成可能です．

import plotly.express as px
fig = px.histogram(df, x='col_x')

上記の例では，dfのcol_x列をX軸，その度数をY軸に取ったヒストグラムのオブジェクトfigを作成します．

1.3. MADB Labを用いた作図例

1.3.1. 下準備

import pandas as pd
import plotly.express as px

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 前処理の結果，以下に分析対象ファイルが格納されていることを想定
PATH_DATA = '../../data/preprocess/out/magazines.csv'
# Jupyter Book用のPlotlyのrenderer
RENDERER = 'plotly_mimetype+notebook'

def show_fig(fig):
    """Jupyter Bookでも表示可能なようRendererを指定"""
    fig.update_layout(margin=dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
    fig.show(renderer=RENDERER)

df = pd.read_csv(PATH_DATA)

1.3.2. 作品別の合計連載週数

df_plot = df.value_counts('cname').reset_index(name='weeks')

fig = px.histogram(
    df_plot, x='weeks', nbins=100,
    title='作品別の合計連載週数')
show_fig(fig)

nbinsオプション

plotly.express.histogram()ではnbinsオプジョンでbin数を指定可能です．上記の例では，自動設定で作図するとbinが非常に細かくなってしまうため，便宜的にnbins=100を設定しています．

これでは少し見づらいので，表示範囲をfig.update_xaxis()で変更します．

fig = px.histogram(
    df_plot, x='weeks', nbins=100,
    title='作品別の合計連載週数')
fig.update_xaxes(range=[0, 200])
show_fig(fig)

1.3.3. 作者別の合計連載週数

df_plot = df.value_counts('creator').reset_index(name='weeks')

fig = px.histogram(
    df_plot, x='weeks', nbins=100,
    title='作者別の合計連載週数')
show_fig(fig)

fig = px.histogram(
    df_plot, x='weeks', nbins=100,
    title='作者別の合計連載週数')
fig.update_xaxes(range=[0, 200])
show_fig(fig)

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4. Heatmap

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2. Density plot